Macアクティビティモニタの不満をSwiftUI自作で解消！1画面監視＆重いアプリ冬眠ツール開発録

なぜMac標準アクティビティモニタは歯痒いのか

macOS 標準の「アクティビティモニタ」は非常に優秀な純正ツールですが、設計思想として「CPU」「メモリ」「エネルギー」が上部のタブで完全に切り離されています。そのため「CPU 使用率が高いアプリが、同時にメモリを何 GB 食っていて、裏で何本のスレッド（並行処理）を走らせているか」を見比べようとすると、その都度タブを切り替えてアプリ名を探し直さなければなりません。

また、macOS（UNIX 系 OS）の CPU 使用率は 「論理 1 コア（1 スレッド）使い切り ＝ 100%」 という基準で表示されます。たとえば 10 コア 20 スレッドの iMac なら最大値は 2,000% になるため、一覧に 250% と出ていても直感的に「いま CPU コアを何個分使っているのか（＝ 2.5 コア相当）」が頭に入りにくいという弱点もありました。

ほんまそれなんよ！Windows のタスクマネージャーみたいに、タブを切り替えんでも「どのアプリが CPU とメモリを両方食っとるか」を 1 枚のエクセル表みたいに横並びで見たいんよね！

毎日見る計器盤だからこそ、ワンアクション減るだけで快適さがまるで違いますよね！SwiftUI には macOS 12 以降で標準の表コンポーネント（Table）が用意されているので、実は驚くほどスッキリ作れるんです。

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Windows風1画面監視『CoreMonitor』の実装

proc_pidinfoでコア数とスレッドを一括取得

1 つ目に作成した CoreMonitor は、現在起動しているアプリケーションごとに 「アプリ名（アイコン付き）」「PID（プロセス ID）」「CPU 使用率（% および消費コア数換算）」「メモリ使用量（MB / GB）」「Threads（同時稼働スレッド数）」 の 5 列を 1 つのテーブルに横並び表示し、どの列見出しをクリックしても昇順・降順ソートできるダッシュボードです。

外部コマンドの ps や top を毎秒サブプロセス起動すると、監視アプリ自身が CPU を食ってしまいます。そこで macOS カーネルの C 言語ライブラリ（<libproc.h> の proc_pidinfo に PROC_PIDTASKINFO を指定）を Swift から直接呼び出し、ナノ秒単位の累積 CPU 時間・物理メモリ常駐サイズ（pti_resident_size）・稼働スレッド数（pti_threadnum）をインプロセスで高速取得する設計にしました。

ここでプログラムの堅牢性として絶対に外せない 境界値バグ対策 があります。proc_pidinfo が返す累積 CPU 時間（pti_total_user + pti_total_system）は UInt64（符号なし 64 ビット整数）ですが、更新タイミングの狭間でプロセスが終了・PID 再利用されたりした場合に万が一 今回の値 < 前回の値 となると、Swift の整数減算は アンダーフロートラップ（EXC_BAD_INSTRUCTION）を起こしてアプリが即死クラッシュ します。必ず current >= previous ? current - previous : 0 の三項ガードを挟んで差分を計算しましょう。

// ProcessMonitor.swift（抜粋：proc_pidinfo直接呼び出し＆UInt64アンダーフロー防止ガード）
import Foundation
import AppKit
import Darwin

struct AppResourceRow: Identifiable {
    let pid: pid_t
    let name: String
    let icon: NSImage?
    let cpuPercent: Double
    var coresUsed: Double { cpuPercent / 100.0 }
    let memoryMB: Double
    let threadCount: Int
    var id: pid_t { pid }
}

final class ProcessMonitor {
    private var prevCpuNs: [pid_t: UInt64] = [:]
    private var prevTimestampNs: UInt64 = DispatchTime.now().uptimeNanoseconds
    private let timebaseInfo: mach_timebase_info_data_t = {
        var info = mach_timebase_info_data_t()
        mach_timebase_info(&info)
        return info
    }()

    func sampleRunningApps() -> [AppResourceRow] {
        let nowNs = DispatchTime.now().uptimeNanoseconds
        let elapsedNs = nowNs > prevTimestampNs ? (nowNs - prevTimestampNs) : 1
        prevTimestampNs = nowNs

        var nextCpuMap: [pid_t: UInt64] = [:]
        var rows: [AppResourceRow] = []

        for app in NSWorkspace.shared.runningApplications {
            let pid = app.processIdentifier
            guard pid > 0 else { continue }

            var taskInfo = proc_taskinfo()
            let size = Int32(MemoryLayout<proc_taskinfo>.stride)
            let ret = proc_pidinfo(pid, PROC_PIDTASKINFO, 0, &taskInfo, size)
            guard ret == size else { continue }

            // Mach absolute time をナノ秒へ変換（オーバーフロー回避のためUInt128相当の順序で計算）
            let rawTotal = taskInfo.pti_total_user &+ taskInfo.pti_total_system
            let numer = UInt64(timebaseInfo.numer)
            let denom = max(UInt64(timebaseInfo.denom), 1)
            let totalCpuNs = (rawTotal / denom) * numer

            nextCpuMap[pid] = totalCpuNs
            let prevNs = prevCpuNs[pid] ?? totalCpuNs
            // PID再利用や異常値で totalCpuNs < prevNs となっても絶対にクラッシュさせない安全減算
            let deltaCpuNs = totalCpuNs >= prevNs ? (totalCpuNs - prevNs) : 0

            let cpuPct = min((Double(deltaCpuNs) / Double(elapsedNs)) * 100.0, 6400.0)
            let memMB = Double(taskInfo.pti_resident_size) / (1024.0 * 1024.0)
            let threads = Int(max(taskInfo.pti_threadnum, 0))

            rows.append(AppResourceRow(
                pid: pid,
                name: app.localizedName ?? "PID \(pid)",
                icon: app.icon,
                cpuPercent: cpuPct.isFinite ? cpuPct : 0,
                memoryMB: memMB.isFinite ? memMB : 0,
                threadCount: threads
            ))
        }
        prevCpuNs = nextCpuMap
        return rows
    }
}

Pコア判別やGPU取得ができないmacOSの壁

開発の途中で「せっかくなら CPU・メモリだけでなく、高性能コア（P コア）と高効率コア（E コア）のどちらを使っているかや、アプリごとの GPU 使用率・通信量も全部同じ表に出せないか？」と検証しました。結論から言うと、一般権限で動く自作アプリでは「CPU・メモリ・スレッド数」の 3 点に絞るのが最も合理的 です。

「無理に裏技コマンド（ioreg 毎秒スキャン等）を回してモニターアプリ自身が CPU を 20% 食う本末転倒」を避け、公開 API で軽く取れる 5 列（アプリ名・PID・CPU コア数・メモリ・スレッド数）に割り切ったことで、常駐させても負荷ほぼゼロの軽快な計器盤に仕上がりました。

古いMacを冷やす一括冬眠ツール『MacChiller』

なぜ古いMacで最新ブラウザや動画が重くなるか

メイン機の iMac 20,1（2020 年モデル・10 コア CPU・メモリ 64GB）ではどんな作業も快適ですが、サブ機として動かしている先代の iMac 15,1（Late 2014 モデル） では「数年前まではサクサクだったのに、OS やブラウザが新しくなるにつれて YouTube 再生やタブ切り替えが重くなった」と感じる場面が増えていました。

ハードウェアが壊れたわけではないのに古い Mac が苦しくなる主因は、主に 2 つのソフトウェア肥大化 にあります。

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親アプリ合算とSIGSTOP一括冬眠の安全境界

「タブを全部閉じてアプリを終了させれば軽くなるけれど、調べ物途中のウィンドウ配置は消したくない…」という悩みを解決するために作った 2 つ目のツールが MacChiller（v2） です。

散らばった 15 個の Chrome Helper プロセスを親プロセスの階層（ppid やバンドルグループ）で 「Google Chrome（計 15 プロセス：合計 CPU 120% ／ メモリ 2.5GB）」 のように 1 行へまとめて合算表示し、横にある ［一括 Suspend（冬眠）］ ボタンを押すだけで、親プロセスと配下の子プロセス全員に UNIX 標準の一時停止シグナル（SIGSTOP）を送って メモリ上の状態を保ったまま CPU 消費をピタッと 0% に凍結 します。作業を再開したいときは［Resume（復帰）］ボタンを押せば SIGCONT が送られ、0.1 秒で元の画面のまま動き出します。

なお、SIGSTOP は強力ゆえに 絶対に守るべき 3 つの安全ルール があります。

使っていない裏のブラウザさんに「ちょっとお昼寝しててね〜」って毛布をかけてあげるみたいで賢いでちね！これなら古い iMac さんも涼しい顔で動けるでち！

さらに熱対策を万全にしたい Intel Mac ユーザーの方は、定番のファン回転数制御ツール『Macs Fan Control』で温度が上がりきる前に緩やかにファンを回してあげると、サーマルスロットリング（熱による速度低下）も防げて一石二鳥ですよ！

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まとめ：新旧Macを長く快適に使い倒す自作計器盤

OS 標準ツールに「あと一歩、こう見えたらいいのに」という不満があるとき、今の時代は AI を相棒にすれば わずか数 MB でサクサク動く自分専用のネイティブ計器盤 を 1 時間足らずで手に入れることができます。「メイン機では『CoreMonitor』で CPU コア・メモリ・スレッドを 1 画面で気持ちよく俯瞰し、古いサブ機では『MacChiller』で裏プロセスを賢く冬眠させて延命する」——この組み合わせは、手元の愛機を最後まで快適に使い倒す最高の処方箋になります。

ご自身の Mac でも Windows タスクマネージャー風の 1 画面統合モニターを作ってみたい方は、以下のコピペ用プロンプトを最上位 AI モデルへ渡してビルドしてみてください。

以下の記事の設計を参考に、Swift Package Manager（Package.swift / macOS 13以降対象）で動く、Windowsタスクマネージャー風の1画面リソース監視Macアプリ『CoreMonitor』を作成してください。
参照URL: https://lab.chihouzakki.com/blog/review/swiftui-coremonitor-macchiller-process-manager-diy/

【実装ルールと安全要件（厳守）】
1. 外部コマンド（psやtop）のサブプロセス起動は使わず、Darwinの <libproc.h>（proc_pidinfo / PROC_PIDTASKINFO）と NSWorkspace.shared.runningApplications を用いて、2秒周期で「アプリ名＋アイコン」「PID」「CPU使用率（%表示および ◯.◯コア相当 の併記）」「実メモリ使用量（MB/GB）」「スレッド数（pti_threadnum）」の5項目を取得してください。
2. SwiftUIの Table と KeyPathComparator を用い、5つの列すべてで見出しクリックによる昇順・降順ソートが可能な1画面ダッシュボードUIにしてください（画面上部にシステム全体の合計稼働アプリ数と更新間隔切替、タイトルバーまたは下部にリビジョン番号を表示）。
3. 累積CPUナノ秒（UInt64）の差分計算時は、PID再利用等で現在値が前回値を下回っても絶対にアンダーフロートラップ（EXC_BAD_INSTRUCTION）を起こさないよう `current >= prev ? current - prev : 0` と `isFinite` ガードを徹底してください。
4. App.init() に NSApplication.shared.setActivationPolicy(.regular) と activate(ignoringOtherApps: true) を実装し、RAMDiskがある環境では /Volumes/RAMDisk/$USER/swift-build/CoreMonitor（無い場合は /tmp/swift-build-$USER/CoreMonitor）を --scratch-path に使う起動スクリプトも添えてください。
5. （任意オプション）もし選択した一般アプリを一時サスペンド（SIGSTOP / SIGCONT）するボタンを追加する場合は、Finder・Dock・WindowServer・loginwindow・自身PID等のシステム重要プロセスを厳格に除外し、アプリ終了時（applicationWillTerminate）に停止中プロセスへ必ず SIGCONT を送って解凍するフェイルセーフを必須実装してください。

お気に入りの Mac の体調を一目で把握して、静かで軽快なデスク環境を楽しんでいきましょう！

▲ 使わない裏アプリはスヤスヤお昼寝させて、Macも涼しく快適運転！